Commerce（NASDAQ: CMRC）は2026年9月29日、B2CおよびB2B事業者向けにFeedonomics EnrichmentとBigCommerce Catalog Enrichmentを発表しました。商品カタログを、AIに対応した豊富なデータに変えるツールです。同社は、これらをエージェント型コマース製品群の中核と位置づけています。商品情報をAIエージェントが見つけられるよう整え、AIツールを事業者の業務に安全につなぎ、新たな購買や店舗管理の体験を支える狙いです。

Commerceによると、必要な商品情報が不足していると、AI回答エンジンが商品を表示しないことがあります。買い物客や法人の購入担当者は、AIアプリで商品を比較したり質問したりしており、購入も増えています。こうしたやり取りには、購入者に合うブランド、メーカー、卸売業者を見つけられるだけの背景情報とブランドとの整合性を備えた商品データが必要だと同社は説明しています。従来のカタログはウェブサイトを閲覧する人向けでしたが、データを大規模に読み取るAIエージェントに合わせて構造と品質を高められます。社内でAIを使う際、担当チームが管理できる方法にもなるとしています。

両製品は、商品名、説明、特徴の箇条書き、よくある質問、SEOメタデータ、構造化された事実、スニペット、質問と回答の項目を生成します。生成AIツールが商品の内容、対象となる人、関連性を読み取れるようにするためです。Feedonomics Enrichmentはさらに、マーケットプレイスや広告掲載先に合わせて項目を調整し、ブランドの分類体系に沿ってコンテンツを対応づけます。強化したデータは、オンライン店舗、広告、マーケットプレイス、ソーシャルプラットフォーム、回答エンジンでの商品発見に使えます。また、CSV出力や外部ツール、代理店への依頼をせずに店舗カタログを最新に保ち、会話型の購買ツールによる質問と商品の照合や推薦理由の説明、アシスタントなどAIエージェント向け機能で開発者が使う機械可読データにも活用できます。

Feedonomics Enrichmentは、複雑なカタログを持つ大企業や複数チャネル展開のブランドを対象とします。Google、Meta、Amazon、eBayに加え、Gemini、ChatGPT、CoPilot向けに、オンライン店舗、検索、回答エンジンで使うコンテンツを作成します。事業者は自社運用型または運用代行型を選べ、標準搭載のセルフサービス連携機能で設定できます。事業者向け品質スコアカードは正確性、一貫性、ブランド方針との適合度を評価し、対応が必要な問題を示します。分析機能では自社サイトへの流入と有料メディアの動向を確認できます。自然言語で質問できる会話型レポートエージェントも今後提供する予定です。商品コンテンツの生成は現在英語のみで、多言語機能は近日追加予定です。

BigCommerce Catalog EnrichmentはBigCommerceの管理画面で動作します。事業者は商品を選び、ブランド情報を入力して、AEOおよびGEOでの実績向上を目指す商品名、説明、特徴の箇条書き、よくある質問、SEOメタデータ、構造化項目を生成できます。案内に沿った操作で、管理画面から数千点の商品を強化できます。独自のスコアカードが正確性、一貫性、ブランドの語調との適合度を評価します。生成された内容を確認し、カタログデータを出力して再取り込みせずに、ワンクリックでカタログ全体に適用できます。AI担当上級副社長のシャロン・ジーは、Commerceのエージェント型コマース戦略について、事業者の商品をエージェントに見つけてもらい、エージェントで業務を運営し、会話の中で販売を完了できるようにし、オープン標準を基盤にすることを目指すと述べました。その際、事業者が自社の顧客データや顧客との関係を手放す必要はないとしています。

Commerce（NASDAQ: CMRC）は2026年9月29日、B2CおよびB2B事業者向けにFeedonomics EnrichmentとBigCommerce Catalog Enrichmentを発表しました。商品カタログを、AIに対応した豊富なデータに変えるツールです。同社は、これらをエージェント型コマース製品群の中核と位置づけています。商品情報をAIエージェントが見つけられるよう整え、AIツールを事業者の業務に安全につなぎ、新たな購買や店舗管理の体験を支える狙いです。

Commerceによると、必要な商品情報が不足していると、AI回答エンジンが商品を表示しないことがあります。買い物客や法人の購入担当者は、AIアプリで商品を比較したり質問したりしており、購入も増えています。こうしたやり取りには、購入者に合うブランド、メーカー、卸売業者を見つけられるだけの背景情報とブランドとの整合性を備えた商品データが必要だと同社は説明しています。従来のカタログはウェブサイトを閲覧する人向けでしたが、データを大規模に読み取るAIエージェントに合わせて構造と品質を高められます。社内でAIを使う際、担当チームが管理できる方法にもなるとしています。

両製品は、商品名、説明、特徴の箇条書き、よくある質問、SEOメタデータ、構造化された事実、スニペット、質問と回答の項目を生成します。生成AIツールが商品の内容、対象となる人、関連性を読み取れるようにするためです。Feedonomics Enrichmentはさらに、マーケットプレイスや広告掲載先に合わせて項目を調整し、ブランドの分類体系に沿ってコンテンツを対応づけます。強化したデータは、オンライン店舗、広告、マーケットプレイス、ソーシャルプラットフォーム、回答エンジンでの商品発見に使えます。また、CSV出力や外部ツール、代理店への依頼をせずに店舗カタログを最新に保ち、会話型の購買ツールによる質問と商品の照合や推薦理由の説明、アシスタントなどAIエージェント向け機能で開発者が使う機械可読データにも活用できます。

Feedonomics Enrichmentは、複雑なカタログを持つ大企業や複数チャネル展開のブランドを対象とします。Google、Meta、Amazon、eBayに加え、Gemini、ChatGPT、CoPilot向けに、オンライン店舗、検索、回答エンジンで使うコンテンツを作成します。事業者は自社運用型または運用代行型を選べ、標準搭載のセルフサービス連携機能で設定できます。事業者向け品質スコアカードは正確性、一貫性、ブランド方針との適合度を評価し、対応が必要な問題を示します。分析機能では自社サイトへの流入と有料メディアの動向を確認できます。自然言語で質問できる会話型レポートエージェントも今後提供する予定です。商品コンテンツの生成は現在英語のみで、多言語機能は近日追加予定です。

BigCommerce Catalog EnrichmentはBigCommerceの管理画面で動作します。事業者は商品を選び、ブランド情報を入力して、AEOおよびGEOでの実績向上を目指す商品名、説明、特徴の箇条書き、よくある質問、SEOメタデータ、構造化項目を生成できます。案内に沿った操作で、管理画面から数千点の商品を強化できます。独自のスコアカードが正確性、一貫性、ブランドの語調との適合度を評価します。生成された内容を確認し、カタログデータを出力して再取り込みせずに、ワンクリックでカタログ全体に適用できます。AI担当上級副社長のシャロン・ジーは、Commerceのエージェント型コマース戦略について、事業者の商品をエージェントに見つけてもらい、エージェントで業務を運営し、会話の中で販売を完了できるようにし、オープン標準を基盤にすることを目指すと述べました。その際、事業者が自社の顧客データや顧客との関係を手放す必要はないとしています。